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基于数据智能分析的高校创业人才培养机理研究

Research on the Mechanism of Cultivating Entrepreneurship Talents in Universities Based on Data Intelligence Analysis
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摘要 研究基于灰狼优化极限学习机(GWO-ELM)的数据智能分析,建立高校学生创业人才培养的预测模型,对人才培养过程中学生的创业意向进行准确预测。结果表明:创业是可培养的,高校创业人才培养体系具有“叠加质变”的特征,创业人才培养中各要素的影响强度不一,而学生主体要素具有“内生成长”的特征。基于此,文章提出了加强顶层设计,增强多重知识网络的嵌入;注重精准施策,强化关键性教育因素的正向影响;强化主动性人格的培养,激发学生的创业动机和行为等建议。 A data intelligence analysis based on Grey Wolf Optimization Extreme Learning Machine(GWO-ELM)was conducted to establish a predictive model for cultivating entrepreneurial talents among university students.The model accurately predicted the entrepreneurial intentions of students during the talent cultivation process.The results showed that entrepreneurship is cultivable,and the entrepreneurial talent cultivation system in universities has the characteristic of"superimposed qualitative change".The impact intensity of each element in entrepreneurial talent cultivation varies,while the student subject element has the characteristic of"endogenous growth".Based on this,it is proposed to strengthen top-level design and enhance the embedding of multiple knowledge networks;Emphasize precise policy implementation and strengthen the positive impact of key educational factors;Suggestions include strengthening the cultivation of proactive personality and stimulating students'entrepreneurial motivation and behavior.
作者 魏燕 潘杨福 李款 WEI Yan;PAN Yangfu;LI Kuan(Institute of Information Technology,Wenzhou Vocational College of Science&Technology,Wenzhou,Zhejiang 325006;College of Animal Science,Wenzhou Vocational College of Science&Technology,Wenzhou,Zhejiang 325006;College of Marxism,Wenzhou Vocational College of Science&Technology,Wenzhou,Zhejiang 325006)
出处 《科教导刊》 2024年第12期12-15,共4页 The Guide Of Science & Education
基金 2023年教育部人文社会科学研究项目“‘四千精神’融入高校创新创业教育的实践路径研究”(23JDSZ3140) 2023年温州市基础性科研项目“基于大数据分析的高校毕业生‘慢就业’意向预测与帮扶机制研究”(R2023076) 2023年度温州市哲学社会科学规划部门合作课题“‘四千精神’赋能温州高校创新创业教育的典型案例与模式研究”(23BM036YB)。
关键词 数据智能分析 创业人才培养 机理 intelligent data analysis entrepreneurship talent cultivation mechanism
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参考文献3

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